추출
2.2.1.1 얼굴 탐지
주변 배경과 인물이 같이 혼재되어 있는 영상으로부터 특수한 영상처리 절차를 통해 얼굴의 윤곽선을 탐지하여 얼굴 부분을 추출
2.2.1.2 얼굴의 특징 추출추출된 얼굴 부분으로부터 각 개인의 특징이 될 수 있는 눈, 눈썹, 입, 코, 콧구멍, 등의 위치 및 영상을 이미지의
알고리즘을 일반적으로 말하면 어떤 일을 해결하기 위한 아이디어를 생각해 내는 것을 말한다. 예를 들면 다음과 같다. 어떤 사람이 운동회를 개최하려고 한다. 그런데 비가오면 실내에서 농구를 하고, 비가 안오면 밖에서 축구를 하려고 한다. 이것을 알고리즘으로 나타내면입력: 날씨 날씨가 맑은가?
객체 지향 개념
실세계의 객체인 의자를 예로 생각해 보자. 의자는 우리가 가구라 부르는 객체들의 큰 클래스(Class)에 속해 있는 멤버이다.(혹은 인스턴스(Instance))
모든 가구는 가능한 많은 속성 중에 가격, 크기, 무게, 위치, 색상 등을 갖고 있다. 이들 속성은 우리가 책상이나 의자, 소파나 옷장에
Ⅰ. 알고리즘의 자료구조
1. 자료 객체(Data object)
유한 또는 무한개의 원소를 가진 집합이다.
2. 자료구조(Data structure)
객체의 집합과 그들의 관계 및 operation(연산)을 정의한다.
3. 자료 객체란
자료 객체란 원소를 말한다. 예를 들면 정수의 자료 객체는 1,2,3,...이다.
자료구조란 원소에 연산
1. 객체지향의 추상화는 무엇을 의미하여 어떤 장점이 있는지 알아보자.
( 추상화는 몇 가지 공통 속성을 가지지만 서로 다른 속성도 가지는 객체를 집단화할 수 있게 한다. 사람과 호랑이라는 서로 다른 객체에서 공통적인 속성을 추출해 포유류란 객체로 집단화 하고 포유류와 조류의 공통적인 속성